Melhorando a Programação de Trabalho com Aprendizado de Reforço Interpretable

O agendamento em cluster é uma tarefa importante em computação de alto desempenho (HPC). Ele decide a ordem em que diferentes trabalhos rodam em um sistema de computador. Uma boa política de agendamento pode fazer o sistema funcionar de maneira mais eficiente. Um jeito comum é chamado de primeiro a chegar, primeiro a ser servido (FCFS), onde os trabalhos são processados na ordem em que chegam. Mas isso nem sempre utiliza os recursos da melhor forma.

Pra melhorar o uso dos recursos, outra técnica chamada backfilling é frequentemente aplicada. O backfilling permite que trabalhos mais curtos passem na frente na fila, desde que não atrasem o trabalho que tá na frente.

Recentemente, pesquisadores começaram a usar técnicas de aprendizado de máquina, especialmente um método chamado aprendizado por reforço profundo (DRL), para agendar. Essa abordagem pode aprender automaticamente as melhores estratégias de agendamento com base nas interações com o sistema. Embora o DRL tenha mostrado bons resultados, ele enfrenta desafios, especialmente em termos de interpretabilidade. Ou seja, pode ser difícil pros gerentes de sistema entenderem como as decisões estão sendo tomadas pelo modelo de DRL. Essa falta de transparência pode impedir a adoção do DRL em sistemas do mundo real.

#A Necessidade de Interpretabilidade em Modelos de Aprendizado de Máquina

As redes neurais profundas, que são o núcleo do DRL, funcionam como uma caixa-preta. Os usuários conseguem ver a entrada e a saída, mas entender o processo de tomada de decisão lá dentro pode ser complicado. Isso é um problema sério em ambientes como HPC, onde os gerentes de sistema precisam entender como as decisões são feitas pra confiar no sistema. Se os gerentes não conseguem interpretar como um modelo funciona, eles podem ficar receosos de usá-lo.

Muitos métodos existentes pra interpretar modelos de aprendizado profundo focam em entender partes individuais do modelo, geralmente exigindo conhecimento detalhado de aprendizado de máquina. Além disso, essas técnicas são geralmente projetadas para modelos que trabalham com dados estruturados, como imagens ou textos, que não combinam bem com tarefas de agendamento.

Por isso, há uma necessidade de modelos mais simples e claros que possam mostrar como as decisões são feitas no agendamento DRL. As Árvores de Decisão são um tipo de modelo que podem apresentar decisões de uma forma fácil de entender.

#Introduzindo Árvores de Decisão para Agendamento

As árvores de decisão ajudam a visualizar o processo de tomada de decisão. Elas se ramificam pra mostrar diferentes escolhas com base em certas condições, tornando-as mais compreensíveis do que redes neurais profundas. Mas criar uma árvore de decisão eficaz pra agendar com DRL é um desafio.

Em alguns casos, pesquisadores tentaram converter políticas de DRL em árvores de decisão. A ideia é fazer com que a árvore de decisão imite o comportamento da DNN usada no DRL. Esse processo envolve usar uma abordagem de professor-aluno, onde a DNN age como professor, gerando exemplos que a árvore de decisão (aluno) pode aprender. Essa abordagem geralmente traz resultados melhores do que tentar treinar uma árvore de decisão diretamente pra tarefas de agendamento.

#O Framework IRL: Tornando o DRL Mais Compreensível

Pra resolver a questão da interpretabilidade com o agendamento DRL, introduzimos um framework chamado IRL, que significa Aprendizado por Reforço Interpretável. O principal objetivo do IRL é converter a política complexa da DNN do DRL em uma árvore de decisão fácil de entender.

O IRL utiliza uma técnica chamada aprendizado por imitação, onde a árvore de decisão aprende a replicar o comportamento da política do DRL. Depois que um agente DRL é treinado, ele gera dados com base em suas previsões. Esses dados servem como o conjunto de treinamento pra árvore de decisão, dando a ela as informações que precisa pra tomar decisões semelhantes ao modelo DRL.

Um desafio observado nesse processo é que a árvore de decisão inicial nem sempre se parece muito com a política do DRL. Pra resolver esse problema, incorporamos uma técnica chamada DAgger. Essa abordagem iterativa atualiza continuamente a árvore de decisão com base no feedback da política do DRL, melhorando o quanto a árvore se aproxima do modelo original.

Outro desafio é que o tamanho da árvore de decisão pode ficar grande, tornando-a menos eficaz pra decisões rápidas. Pra reduzir o tamanho da árvore, introduzimos o conceito de Estados Críticos. Estados críticos são definidos como situações que têm um impacto significativo no desempenho do agendamento. Focando nessas condições, conseguimos criar uma árvore de decisão mais compacta que ainda funciona bem.

#Implementação do IRL

O framework IRL é projetado pra fornecer um modelo claro e interpretable pro agendamento DRL em HPC. O processo começa com o treinamento de uma rede neural profunda (DNN) por meio de dados de carga de trabalho. Esse modelo treinado gera dados que podem ser usados pra treinar a árvore de decisão.

Existem duas questões principais a serem abordadas. Primeiro, a árvore de decisão pode não capturar completamente o comportamento da DNN. Segundo, o tamanho da árvore pode ser grande, levando a decisões mais lentas. Pra abordar esses problemas, usamos o DAgger pra refinar o desempenho da árvore de decisão e aplicamos o conceito de estados críticos pra controlar seu tamanho.

Usando um tipo específico de modelo DRL chamado Deep Q-Network (DQN), conseguimos ilustrar como esses métodos funcionam. No agendamento DQN, o agente aprende a tomar decisões sobre quais trabalhos selecionar com base nas recompensas estimadas. O DQN recebe informações sobre as características dos trabalhos e o estado do sistema pra tomar suas decisões.

#O Processo de Converter Políticas DQN em Árvores de Decisão

A conversão de uma política DQN pra uma árvore de decisão envolve várias etapas. Primeiro, o agente DQN é executado pelos dados de carga de trabalho pra criar uma lista de pares (estado, valor Q). Esse conjunto de dados é a base pra treinar a árvore de decisão.

Durante esse processo, descobrimos que a árvore de decisão nem sempre faz seleções semelhantes ao DQN. Ela pode escolher trabalhos de forma diferente, impactando seu desempenho. Pra resolver isso, implementamos a abordagem iterativa do DAgger pra refinar continuamente a árvore de decisão. Após cada iteração, a nova árvore de decisão é usada pra gerar mais pares (estado, valor Q), criando um loop que fortalece a compreensão da política pela árvore.

O conceito de estado crítico ajuda a reduzir o tamanho da árvore de decisão. Identificamos estados com um número significativo de trabalhos na fila como críticos, o que significa que as decisões tomadas nesses estados afetam muito o desempenho. Ao usar esses estados pra treinamento, conseguimos manter a árvore de decisão gerenciável e eficaz.

#Avaliando o Framework IRL

Pra avaliar a eficácia do IRL, realizamos simulações usando dados reais de carga de trabalho. Os testes comparam o desempenho do IRL com vários métodos de agendamento, incluindo o tradicional FCFS e o próprio método DQN.

Em uma abordagem, testamos como o IRL contribui pro agendamento DRL. Também investigamos se a árvore de decisão teria um desempenho semelhante à política DQN. Por fim, analisamos o impacto dos estados críticos na redução do tamanho da árvore.

Os resultados dessas avaliações indicam que o IRL melhora a eficiência do agendamento significativamente em comparação com o FCFS. Em algumas cargas de trabalho, o IRL pode reduzir os tempos de espera dos trabalhos em até 70%. Além disso, o desempenho de agendamento do IRL é comparável ao do DQN, com apenas pequenas diferenças nos tempos de espera dos trabalhos e desacelerações.

#O Papel da Configuração de Recompensas

Um aspecto crucial do agendamento DRL é a configuração de recompensas, que influencia o quão bem o sistema se comporta. O framework IRL pode ajudar a esclarecer como diferentes estruturas de recompensas impactam as decisões de agendamento.

Em testes específicos, usamos duas configurações de recompensas pra ver como elas afetam o desempenho dos trabalhos. Estruturas de recompensa que focam em minimizar o tempo de espera dos trabalhos levam a resultados de agendamento melhores. A árvore de decisão gerada pelo IRL reflete essas preferências, sugerindo que configurações de recompensa apropriadas podem melhorar significativamente a eficiência do agendamento.

Analisando a árvore de decisão, conseguimos entender como o agente DRL prioriza certos trabalhos. Por exemplo, ele pode favorecer trabalhos mais curtos ou aqueles com tempos de espera mais longos, com base na estrutura de recompensa em vigor.

#Comparando Métodos de Agendamento

Os experimentos também comparam o desempenho de agendamento do IRL com métodos existentes, proporcionando uma visão clara de suas vantagens. Por exemplo, usando a carga de trabalho SP2, o IRL superou o FCFS por uma margem notável, destacando sua eficácia na alocação de recursos.

Ao analisar o desempenho em relação ao DQN, o IRL manteve um alto nível de eficiência, com apenas pequenos aumentos nos tempos de espera dos trabalhos. A introdução de estados críticos quase não afetou o desempenho de agendamento, garantindo que o IRL continue eficaz, mas mais interpretável.

#Redução de Tamanho da Árvore e Eficiência

Um aspecto essencial da tomada de decisões é o tamanho da árvore de decisão em si. Uma árvore menor leva a decisões mais rápidas e melhor eficiência geral. Ao aplicar o conceito de estados críticos, o IRL reduz significativamente o tamanho da árvore de decisão em comparação com métodos tradicionais.

A análise mostra que o IRL pode diminuir o tamanho da árvore em até 34% em algumas avaliações. Essa redução contribui pra decisões mais rápidas e um processo de agendamento mais ágil, que é crucial em ambientes de computação de alto desempenho.

#Sobrecarga em Tempo de Execução

Em termos de velocidade, o IRL introduz significativamente menos sobrecarga em comparação com o DQN. Enquanto as seleções do IRL levam apenas uma fração de segundo, o DQN requer muito mais tempo. Essa eficiência torna o IRL um forte candidato pra aplicações de agendamento em tempo real, onde decisões rápidas são essenciais.

#Conclusão

O framework IRL representa um avanço em tornar o agendamento DRL mais interpretável e eficaz. Ao transformar políticas complexas de redes neurais em árvores de decisão fáceis de entender, o IRL conecta técnicas avançadas de aprendizado de máquina com as necessidades práticas dos gerentes de sistema.

A implementação do IRL pode melhorar o agendamento de trabalhos em ambientes de computação de alto desempenho, enquanto aborda preocupações de interpretabilidade. Pesquisas futuras podem explorar a aplicação do IRL a outros métodos de DRL e potencialmente desenvolver modelos adicionais simples pra melhorar ainda mais a clareza do agendamento.

Esse trabalho abre caminho pra uma adoção mais ampla de tecnologias de aprendizado de máquina em HPC, promovendo um entendimento mais fácil e confiança em sistemas de agendamento automatizados.